가트너는 최근 발견 평균적인 조직은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, ID, 이메일 및 인프라 영역 전반에 걸쳐 45개의 서로 다른 보안 제품을 사용합니다.
각 도구는 더 나은 탐지 범위, 더 빠른 탐지 속도 또는 위험 감소를 약속하며, 개별적으로 살펴보면 실제로 그러한 약속을 이행하는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 도구들을 모두 결합하면 운영하기는 더 어려워지고, 대응 속도는 더 느려지며, 막으려던 위협보다 더 취약한 시스템이 됩니다.
이론적으로는 도구가 많을수록 보안이 강화되어야 하지만, 실제로는 각 플랫폼이 분석가가 압박 속에서 조율해야 하는 또 다른 데이터 모델, 대시보드, 알림 스트림 및 워크플로를 추가합니다.
이러한 도구들은 종종 깔끔하게 통합되지 않고, 데이터 흐름이 원활하지 않으며, 알림 우선순위가 제대로 설정되지 않습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 복잡성은 부수적인 문제가 아니라 주요 위험 요소가 됩니다.
도구 확산의 원인은 무엇인가?
일반적으로 도구의 확산은 오랜 기간에 걸쳐 내려진 결정들이 누적되어 발생합니다.
새로운 위협 유형이 등장하면 특정 솔루션이 추가됩니다. 규정 준수 요구 사항이 변경되면 다른 플랫폼이 도입됩니다. 인수 합병을 통해 팀이 기존 도구를 물려받는 등 다양한 상황이 발생합니다. 각 보안 기능은 자신의 영역에 최적화된 최고의 제품을 선택합니다. 이러한 결정들은 개별적으로는 타당하지만, 문제는 이러한 도구들이 단일 시스템으로 작동하도록 설계되지 않았다는 점입니다.
대부분의 보안 플랫폼은 서로 다른 형식으로 원격 측정 데이터를 수집하고, 자체적인 스키마를 적용하며, 별도의 콘솔을 통해 경고를 표시합니다. 통합 기능이 있더라도 그 범위가 좁거나, 불안정하거나, 단방향적인 경우가 많습니다. 결국 분석가들은 서로 연결되지 않은 신호들을 수동으로 짜깁기해야 하는 상황에 놓이게 됩니다.
모든 도구가 서로 다른 언어를 사용할 때, 보안 팀은 공격을 하나의 연결된 과정으로 파악하는 능력을 잃게 됩니다. 이러한 파편화는 탐지 및 대응을 저해하는 세 가지 복합적인 문제로 이어집니다.
- 고립된 데이터: 신호가 서로 다른 시스템에 갇혀 있기 때문에, 동일한 공격 사슬의 일부일지라도 의심스러운 신원 로그인, 비정상적인 네트워크 트래픽, 그리고 플래그가 지정된 엔드포인트 프로세스 사이의 연관성을 파악하기 어렵습니다.
- 경고 과부하: 분석가들은 콘솔과 대기열 사이를 오가며, 맥락이 공유되지 않고 같은 용어를 사용하지 않는 시끄러운 알림에 파묻혀 버립니다.
- 작동 저항: 모든 도구는 자체적인 교육, 조정, 유지 관리, 라이선스 및 공급업체 관리를 수반합니다. 따라서 복잡성은 선형적으로 증가하는 것이 아니라 기하급수적으로 증가합니다.
당신이 이미 지불하고 있는 숨겨진 비용
이러한 구조적 문제는 재정적, 운영적 결과로 이어지며, 보안 업체 청구서에는 전체 내용 중 일부만 담겨 있습니다. 도구 확산의 진정한 비용은 예산에 명시되지 않은 다음과 같은 곳에 숨어 있습니다.
분석가들이 반복적인 업무에 지쳐가고 있다
경고 분류 및 수동 상관관계 분석과 같은 전술적 작업에 대부분의 시간을 소모하여 위협 탐지 또는 방어 최적화와 같은 전략적 작업에 시간을 할애할 수 없습니다. 도구가 추가될 때마다 집중력이 분산되고, 대시보드가 추가될 때마다 피로감이 가중됩니다. 이러한 상황은 놀랄 일이 아닙니다. 거의 반 보안 전문가들은 과중한 업무에 시달리고 있다고 보고합니다.
파편화로 인해 응답 시간이 느려짐
도구의 무분별한 확산으로 분석가들은 플랫폼 간 데이터를 수동으로 연관시키고, 인터페이스 간 전환을 반복하며, 타임라인을 수작업으로 재구성해야 합니다. 침해 사고 발생 시 소요 시간은 몇 시간이 아닌 몇 분 단위로 측정됩니다. 하지만 오늘날 대부분의 기업은 침해 탐지에 걸리는 평균 시간을 며칠 또는 몇 주 단위로 측정하고 있는데, 이는 데이터가 없어서가 아니라 너무 많은 곳에 흩어져 있어 제때 찾아내기 어렵기 때문입니다.
복잡성으로 인해 보안 취약점이 발생합니다.
관리하는 제품이 많아질수록 구성 불일치가 발생하기 쉽습니다. 45개 이상의 보안 도구를 완벽하게 관리하는 것은 어떤 팀도 불가능합니다. 방화벽 규칙이 한 콘솔에서는 업데이트되었지만 다른 콘솔에서는 업데이트되지 않으면 아무도 모르는 공백이 생깁니다. 또한 대부분의 보안 제품은 높은 권한이 필요하고 민감한 데이터에 접근하기 때문에 벤더를 추가할 때마다 공격 표면이 확장됩니다.
도구 중복으로 예산이 낭비되고 있습니다.
기존 시스템을 제대로 검토하지 않고 솔루션을 추가하면, 본질적으로 동일한 탐지 로직에 대해 여러 공급업체에 비용을 지불하게 됩니다. SIEM, EDR, 그리고 XDR 모두 동일한 의심스러운 프로세스를 감지하고 있을 수 있지만, 해당 감지에 대해 세 배의 비용을 지불하게 됩니다.
Stellar Cyber는 어떻게 툴 확산 문제를 해결하는가?
다행인 것은 더 나은 길이 있다는 점인데, 그것은 바로 혼란 없는 통합입니다.
스텔라 사이버 Open XDR 플랫폼 다른 접근 방식을 취합니다. 전통적인 XDR 단일 벤더의 EDR을 중심으로 구축되어 있어 해당 벤더의 생태계에 종속됩니다. Open XDR 어떤 것과도 작동합니다 EDR따라서 기존에 선택한 엔드포인트 도구를 그대로 사용할 수 있습니다. 기존 투자를 포기하도록 강요하는 대신, 모든 도구를 통합해 줍니다. NG-SIEM, NDR, UEBA, ITDR, CDR, TIP예산 및 SOAR 역량 모든 기능이 단일 콘솔, 단일 데이터 모델 및 단일 인터페이스를 통해 전체 보안 운영에 통합됩니다.
어디에서든 데이터를 수집할 수 있습니다.
Stellar Cyber의 개방형 아키텍처는 수백 가지의 즉시 사용 가능한 통합 기능을 통해 기존 보안 스택과 연결됩니다. 기존 보안 스택을 그대로 유지하세요. CrowdStrike당신의 센티넬 원Microsoft Defender를 그대로 사용하세요. 클라우드 보안 도구와 온프레미스 인프라를 모두 유지할 수 있습니다. 이 플랫폼은 모든 소스의 데이터를 자동으로 정규화하고 보강하며, 데이터 소스 온보딩은 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 완료됩니다. 이제 파편화된 피드 대신 통합 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
AI는 알림을 자동으로 연관시킬 수 있습니다.
데이터가 통합되면 고급 AI가 도움을 주기 시작합니다. 개별 경고는 자동으로 상관 관계가 있는 사건으로 변환되어 분석가에게 발생한 상황에 대한 전체적인 그림을 제공합니다. 의심스러운 로그인, 비정상적인 네트워크 트래픽, 플래그가 지정된 엔드포인트 프로세스 등이 모두 컨텍스트, 킬 체인 매핑, 권장 대응 조치와 함께 우선순위가 지정된 단일 사례로 표시됩니다. 분석가는 끝없는 경고 대기열이 아닌 사건을 조사하고, 조사 결과를 검증하고 피드백을 제공함으로써 문제를 해결할 수 있습니다. AI는 학습하고 개선합니다.시간이 지날수록 더 똑똑해집니다.
탐지 및 대응 속도가 빨라집니다.
이러한 통합 접근 방식은 속도 면에서 측정 가능한 개선을 가져옵니다. 고객들은 평균 탐지 시간이 8배, 평균 대응 시간이 20배 단축되었다고 보고합니다. 이는 데이터 양이 늘어났기 때문이 아니라, 모든 데이터를 한 곳에서 확인하고 즉시 조치를 취할 수 있게 되었기 때문입니다. 팀은 반복적인 분류 작업에 소요되는 시간이 줄어들어 분석가들이 핵심 업무에 집중할 수 있게 되었다고 보고합니다. 선제적 위협 사냥 그리고 방어 최적화.
분석가들이 전략 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
아마도 가장 큰 장점은 통합을 통해 팀의 시간 활용 방식이 바뀐다는 점일 것입니다. 여러 도구가 뒤섞여 있으면 분석가들은 끊임없이 문제 해결에만 매달리게 되고, 방어 체계를 강화하는 대신 대응에만 집중하게 됩니다. Stellar Cyber는 이러한 상황을 바꿔놓습니다. 수십 개의 콘솔에서 발생하는 경고 피로감 대신, 분석가들은 단일 우선순위 큐에서 작업합니다. 분석가들은 발견 사항을 검증하고, 시스템을 교육하며, 위협을 사전에 탐지합니다. 소진을 유발했던 단순 반복 작업은 이제 직원 유지율을 높이는 전략적인 업무로 전환됩니다.
결론 및 향후 계획
한 발짝 물러나 전체적인 상황을 살펴보면 선택은 명확해집니다. 도구의 무분별한 사용은 기술적인 문제로 위장한 가시성 문제입니다. 새로 추가되는 모든 도구는 더 나은 보안을 약속하지만, 통합 없이는 이미 귀청이 터질 듯한 소음에 더해지는 잡음에 불과합니다.
목표는 분석가들이 단순 반복적인 작업에서 벗어나 전략적 사고, 위협 탐지, 그리고 조직의 보안을 강화하는 등 인간이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. AI는 기계적인 속도로 우선순위를 분류하고, 전문가들은 시스템을 검증하고, 학습시키고, 개선하는 역할을 맡습니다.
현재 거의 75%의 조직이 보안 공급업체를 통합하기를 원한다고 답했습니다. 기존 투자와 호환되는 플랫폼을 선택하여 전략적으로 통합하는 기업은 분산된 시스템으로 인한 숨겨진 비용을 지불하지 않게 될 것입니다.
다양한 도구를 많이 사용하는 것이 보안을 강화하는 것은 아닙니다. 보안을 강화하는 것은 모든 것을 한 곳에 통합하는 것에서 시작하는 완벽한 가시성입니다.
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